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2023年05月

• 05.24 22:30:29
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  R沟通｜部署 bookdown 文件到 GitHub 上

  R沟通｜部署 bookdown 文件到 GitHub 上
• 05.24 22:29:28
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  论文图形配色杂乱？ 一键帮你轻松解决！

  论文图形配色杂乱？ 一键帮你轻松解决！
• 05.24 22:28:36
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  基于 R 语言的深度学习——配置环境

  基于 R 语言的深度学习——配置环境
• 05.24 22:27:33
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  R问题｜如何本地安装 R 包

  R问题｜如何本地安装 R 包

  
• 05.24 22:26:42
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  推荐 3 个英语论文写作辅助神器

  推荐 3 个英语论文写作辅助神器
• 05.24 22:25:44
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  基于 R 语言的科研论文绘图技巧汇总

  基于 R 语言的科研论文绘图技巧汇总
• 05.24 22:24:42
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  基于 R 语言的深度学习——简介及资料分享

  基于 R 语言的深度学习——简介及资料分享
• 05.24 22:23:25
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  R问题｜代码太乱了，谁帮我整理下？

  R问题｜代码太乱了，谁帮我整理下？
• 05.24 22:22:34
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  资料分享｜贝叶斯数据分析

  资料分享｜贝叶斯数据分析

  
• 05.24 12:18:15
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  基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（6）

  基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（6）
• 05.24 12:16:52
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  R问题｜如何查看函数的源代码

  R问题｜如何查看函数的源代码
• 05.24 12:14:10
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  R分享｜CRAN中竟然有这么一个网站

  R分享｜CRAN中竟然有这么一个网站
• 05.24 12:12:19
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  R 可视乎｜优雅的绘制流程图

  R 可视乎｜优雅的绘制流程图
• 05.24 12:10:58
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  easyScholar 帮你高效科研

  easyScholar 帮你高效科研
• 05.24 12:06:32
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  基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（5）

  基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（5）

  
• 05.24 12:04:27
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  分享一些小编常用的科研网站

  分享一些小编常用的科研网站
• 05.24 12:00:17
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  基于 R 语言的判别分析介绍与实践（2）

  基于 R 语言的判别分析介绍与实践（2）
• 05.24 11:59:00
  发表了文章 2023-05-24 11:59:00

  基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（4）

  基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（4）
• 05.24 11:56:48
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  中心极限定理：从1733到1937，一场跨越两百年的传奇

  中心极限定理：从1733到1937，一场跨越两百年的传奇

2022年05月

• 05.21 22:46:13
  发表了文章 2022-05-21 22:46:13

  老板让你复现一个图片，你会使用什么软件？

  老板觉得课件的图形太过模糊和单调，于是想让我用可视化软件复现一下，做的更加高清、精美些。

  
• 05.21 22:42:12
  发表了文章 2022-05-21 22:42:12

  基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（3）

  在查阅文献的过程中，看到了几幅非常不错的出版图，今天就跟着小编一起学习下，他们是怎么使用 R 绘制出来的。

  
• 05.21 22:35:01
  发表了文章 2022-05-21 22:35:01

  基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（2）

  在查阅文献的过程中，看到了几幅非常不错的出版图，今天就跟着小编一起学习下，他们是怎么使用 R 绘制出来的。

  
• 05.21 21:41:05
  发表了文章 2022-05-21 21:41:05

  基于 R语言的判别分析介绍与实践（1）

  本期介绍的是 《Machine Learning with R, tidyverse, and mlr》 一书的第五章—— 判别分析(discriminant analysis)。 判别分析是解决分类问题的多种算法的总称，通过将预测变量组合成新的变量来找到预测变量的新表示(必须是连续的)，从而最好地区分类。这种思想和一些降维算法有些相似。

  
• 05.21 21:34:37
  发表了文章 2022-05-21 21:34:37

  如何复现大佬论文的代码？

  包含了最新趋势的研究论文，以及菜单栏包含了数据集、方法等。

  
• 05.21 21:33:04
  发表了文章 2022-05-21 21:33:04

  基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（1）

  在查阅文献的过程中，看到了几幅非常不错的出版图，今天就跟着小编一起学习下，他们是怎么使用 R 绘制出来的。

  
• 05.21 21:31:05
  发表了文章 2022-05-21 21:31:05

  数据指标体系搭建 & 异常指标分析

  指标是数据分析的基础，搭建一个完善的指标体系能让分析工作变得更加高效，还能量化业务质量。在真实场景中，经常会遇到异常指标，清晰的指标体系能帮助我们快速定位问题。今天将系统地介绍一下指标体系的搭建和异常指标分析思路。
• 05.21 21:25:34
  发表了文章 2022-05-21 21:25:34

  R 案例｜绘制不同分布的 QQ 图

  论文中需要绘制数据对于不同分布假定下的 QQ 图。这里小编主要是使用 qqplotr 包进行绘制，参考的博客：An Introduction to qqplotr[1]。

  
• 05.21 21:23:01
  发表了文章 2022-05-21 21:23:01

  基于 mlr 包的逻辑回归算法介绍与实践（下）

  上期 基于 mlr 包的逻辑回归算法介绍与实践（上）关于逻辑回归的介绍内容中主要包括了特征工程、特征选择和缺失值的处理等问题，都是小编之前没有系统学过的机器学习任务。本期逻辑回归内容基于上期进行了扩展，主要包括逻辑回归中的交叉验证、odds ratio 和预测等。

  
• 05.21 21:21:02
  发表了文章 2022-05-21 21:21:02

  与 ggplot2 包相关的 109 种拓展包

  该网站一共汇总了 109 种与ggplot2 包相关的拓展包，并且在不断更新中。拓展包与 ggplot2 包可以无缝连接。

  
• 05.21 21:19:50
  发表了文章 2022-05-21 21:19:50

  Rstudio常用快捷键以及窗口操作有用技巧

  以下快捷键为平时小编用的比较多的，以前总是记不住这些枯燥的快捷键，只好找小本本记下，想用的时候翻翻本子，用着用着就印在脑子里了。现在整理起来写篇推送还是非常有意义的，这次配上小视频（gif），以便大家记忆。星数（⭐）表示常用指数，满星3颗，星越多越需要记下使用噢！

  
• 05.21 21:04:18
  发表了文章 2022-05-21 21:04:18

  基于 mlr 包的逻辑回归算法介绍与实践（上）（二）

  本期介绍的是 《Machine Learning with R, tidyverse, and mlr》 一书的第四章——逻辑回归(logistic regression)。逻辑回归是基于概率分类的有监督学习算法，它依赖于直线方程，产生的模型非常容易解释和交流。在其最简单的形式中，逻辑回归被用来预测二分类问题，但算法的变体也可以处理多个类。

  
• 05.21 21:04:15
  发表了文章 2022-05-21 21:04:15

  基于 mlr 包的逻辑回归算法介绍与实践（上）（一）

  本期介绍的是 《Machine Learning with R, tidyverse, and mlr》 一书的第四章——逻辑回归(logistic regression)。逻辑回归是基于概率分类的有监督学习算法，它依赖于直线方程，产生的模型非常容易解释和交流。在其最简单的形式中，逻辑回归被用来预测二分类问题，但算法的变体也可以处理多个类。

  
• 05.21 20:50:13
  发表了文章 2022-05-21 20:50:13

  绘制混合密度函数图以及添加分位数线

  这里我主要使用 ggridges 包中的 stat_density_ridges()。这个包的介绍，小编以前做过一期内容，可见：ggridges包—峰峦图详细介绍。读者需要进一步阅读课件这篇博文[1]，以及一些案例[2]。

  
• 05.21 20:47:38
  发表了文章 2022-05-21 20:47:38

  文末送书｜数据分析必知必会之维度&指标

  在业务场景中，维度和指标是基础，清晰准确地定义维度和指标能帮助我们更好地探寻数字背后的含义。下图列举了一些电商常用的指标和维度，你能正确区分吗？

  
• 05.21 20:45:33
  发表了文章 2022-05-21 20:45:33

  基于 mlr 包的 K 最近邻算法介绍与实践（下）

  在上期 KNN 算法介绍 的最后，我们指出：使用最初用来训练模型的数据进行预测的方式来评估模型性能是不合理的。本期将以上期的内容和数据为基础，介绍交叉验证的方法来评估模型性能、如何选择参数 k 来优化模型等内容。

  
• 05.21 20:42:05
  发表了文章 2022-05-21 20:42:05

  基于 mlr 包的 K 最近邻算法介绍与实践（上）

  这里是林小编的新模块 ~ 一直想系统学习一下 R 语言关于机器学习的应用，主要从算法和 R 包的角度出发，并把自己的学习笔记分享出来，希望大家可以批评指正，一起交流，主要参考书是 《Machine Learning with R, tidyverse, and mlr[1]》，本书涉及两个非常重要的 R 包为 mlr 和 tidyverse，感兴趣的读者可以先行安装其中，mlr 包含了数量惊人的机器学习算法，并极大地简化了我们所有的机器学习任务。tidyverse 是一个 “专为数据科学设计的 R 包集合”，创建的目的是让 R 中的数据科学任务更简单、更人性化、更可复制。 本期将先从常用的 k

  
• 05.21 20:38:40
  发表了文章 2022-05-21 20:38:40

  读者投稿｜绘制一系列黑白印刷风格图表

  让使用者将注意力集中在参数设定与调整上，而不是代码使用的细节，类似于一个芯片封装的过程。对几个常用的绘图函数进行了封装，并调整为印刷风格供使用者做课题或写论文参考。

  
• 05.21 20:28:58
  发表了文章 2022-05-21 20:28:58

  如何下载使用期刊的 LaTeX 模板

  本文介绍如何下载某期刊的 LaTeX 模板，并为我所用。这里以 IEEE 协会的期刊为例子。

  
• 05.21 20:26:53
  发表了文章 2022-05-21 20:26:53

  文末送书｜如何使用 ggplot2 绘制双轴分离图？

  最近科研绘图中，需要解决这么一个需求。如何将下图中的左图（低配版）转化为右图（高配版， x，y 轴分离）。

  
• 05.21 20:24:20
  发表了文章 2022-05-21 20:24:20

  一行代码实现模型结果可视化

  通常情况下，我们更关心的是构建统计模型的过程，而对于可视化模型结果都希望能快速完成。尽管一些包为生成的数据和模型提供默认的可视化。但是，它们看起来已经过时了，并且在 ggplot2 中使用它们之前，这些组件需要进行额外的转换和清理，当其他人希望在分析中生成类似的图表时，必须复制这些转换步骤。

  
• 05.21 16:24:12
  发表了文章 2022-05-21 16:24:12

  gghalves包-你五毛我五毛

  gghalves可以通过ggplot2轻松地编写自己想要的一半一半（half-half plots）的图片。比如：在散点旁边显示箱线图、在小提琴图旁边显示点图。

  
• 05.21 16:20:56
  发表了文章 2022-05-21 16:20:56

  R 可视乎 | 绘制卡通圣诞树

  先和大家说一句圣诞快乐呀，最近 DIY 涂鸦圣诞树非常受欢迎，小编琢磨着能否用 R 语言来绘制一颗圣诞树呢，最后终于让小编找到了教程[1]，这不赶紧在今天分享出来给大家，一起动手试一试吧~

  
• 05.21 16:19:08
  发表了文章 2022-05-21 16:19:08

  画图细节不会改？那就用 AI 吧！

  很多读者会在群里问一些绘图细节的问题，而对于这些问题，小编也不大会啊！实在没办法就用Adobe Illustator (AI) 来帮忙吧。今天就简单介绍下，如何安装和使用这个软件。

  
• 05.21 16:17:11
  发表了文章 2022-05-21 16:17:11

  R可视乎｜回归诊断（文末送书）

  Lindia 是 ggplot2 的扩展，提供更详细的线性模型诊断结果的可视化功能。Lindia 中的所有函数输入都必须为 lm 对象（包括 lm()和 glm() ），并以 ggplot 对象的形式返回线性诊断图。

  
• 05.21 16:16:06
  发表了文章 2022-05-21 16:16:06

  stargazer包——线性回归结果输出到文档中

  今天小编在做线性回归的时候，突然想 R 能不能把结果以表格的形式输出呢？这样就不需要自己复制粘贴画表格啦。小编搜了一下果然有相关的 R 包—— stargazer ，现将自己关于该包的一些学习笔记分享给大家。

  
• 05.21 16:13:21
  发表了文章 2022-05-21 16:13:21

  R可视乎|三维散点图

  上期我们说了气泡图。如果我们将气泡图的三维数据绘制到三维坐标系[1]中，通常称其为三维散点图，即用在三维X-Y-Z图上针对一个或多个数据序列绘出三个度量的一种图表。

  
• 05.21 16:09:53
  发表了文章 2022-05-21 16:09:53

  超详细的 R 语言插补缺失值教程来啦~

  mice包帮助我们用可信的数据值来填补缺失值，这些可信的数据值是根据原始数据分布特征得到的。该包为多元缺失数据创建多个输入(替换值)，其中每个不完全变量由一个单独的模型输入。MICE 算法支持输入的数据类型有：连续的、二值的、无序分类和有序分类数据。

  
• 05.21 16:07:18
  发表了文章 2022-05-21 16:07:18

  R可视乎｜交互式图形库 Plotly

  之前公众号介绍过的绘图工具：如何快速画出美观的图形？，图表这么多，该用哪种展示我的数据呢？使用的语言都为 python，对于一些 R 语言爱好者就不是那么方便啦，今天小编为大家介绍一个支持 R 语言的开源图形库—— Plotly，赶紧收藏起来，迅速 get 绘制美观实用的图形技能吧～

  
• 05.21 16:03:09
  发表了文章 2022-05-21 16:03:09

  如何通过一场考试来衡量学生的能力呢？

  本期开始之前，小编想问大家一个问题：对于一场数学考试，分数高的应试者一定比分数低的应试者能力高吗？答案显然是否定的。那如何通过一场测试来衡量一个人在某方面的能力呢？当然是项目反应理论(item response theory, IRT)！[1]